基于BP神经网络的风电功率预测方法

作     者：刘立群 韩路路 张路娜 陈水明 LIU Liqun;HAN Lulu;ZHANG Luna;CHEN Shuiming

作者机构：大唐滑县风力发电有限责任公司河南安阳455000 中国大唐集团新能源科学技术研究院有限公司北京100052 上海远景科创智能科技有限公司江苏南京200000 

出 版 物：《自动化应用》 (Automation Application)

年 卷 期：2021年第6期

页      码：3-6页

摘      要：风电功率预测结果的准确性,不仅关系到风力发电厂的综合运行效率,也与区域运行成本具备直接联系,为解决传统预测方法的不足,基于前馈神经网络——BP(反向传播)神经网络,设计一种风电功率预测方法。考虑到BP神经网络属于一种多层结构的网络,因此,基于BP神经网络的预测模型也具备多层结构。应用预测模型对风电功率的随机性与波动性特征进行描述。并采用校正风电功率预测结果误差、规范风电功率预测流程的方式,完成方法设计。经过实例分析,证明设计的方法对风电功率的预测结果误差均在最优误差范围内,预测的数值具有更高的价值。

主 题 词：前馈型 神经网络 风电功率 功率预测 

学科分类：08[工学] 0807[工学-电子信息类] 

D　O　I：10.19769/j.zdhy.2021.06.002

馆 藏 号：203105783...